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財務モデル構築（三表統合モデル等）

Financial model building (3-statement models)

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

最良のツールでもジュニアアナリストの水準に届かない。完全自動でのモデル構築は未達

できること

数式提案・データのサマリー化・トレンド分析・簡単な感応度分析の補助

まだできないこと

案件概要からの三表統合モデルの自動構築、ウォーターフォール配分の計算、DSCR制約下でのデット・サイジング、機関投資家水準の多タブ構成

なぜそうなのか

財務モデリングは業界慣行・案件固有の前提の連鎖が長く、暗黙の構造規約（タブ構成、リンク方式）を厳密に守る必要があるため、生成に弱い

これからの予測の根拠

案件データの構造化とツールの専門特化が進めば2027-2028年にジュニアアナリスト水準に到達可能とベンダー各社が主張するが、現状の伸びは緩やか

いま使える主な道具

Shortcut、Claude Fable 5.1、Microsoft Copilot (Agent Mode)、GPT-5.x

根拠

• Ranking the Best AI Tools for Financial Modeling (2026) 2026
  ShortcutとClaudeが優位だが最良ツールでもジュニアアナリストに劣る
• Best AI for Excel Financial Modeling comparison 2026 2026
  Copilotは数式アシスタントであり、モデルジェネレーターではないと明記

同じ分野のほかの仕事（表計算・業務分析）

• Excel数式・マクロの自動生成
• BIダッシュボード作成・データ分析
• 大量データのクレンジング・異常検知

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。